使用Python、Flask、Streamlit快速创建API接口服务
创建API，并在开发中的任何地方使用它们是非常有用的，该如何制作它们呢？🤔🤔
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什么是API？
API，即应用编程接口，已经彻底改变了软件应用程序之间的沟通方式。API使不同的应用程序和系统能够无缝地分享数据和服务，使企业和个人有可能创造新的和创新的产品和服务。
API的魅力在于它们能够释放以前无法访问或难以使用的数据和服务的力量。通过API，开发者可以访问和使用来自广泛来源的数据，包括社交媒体平台、政府数据库、金融机构等等。他们还可以使用API来建立新的应用程序，利用现有系统的服务和能力，如支付处理、消息传递和位置服务。
我想我应该开始编码，因为理论部分总是折磨我😅😅。我将会使用Flask和Streamlit库。你可以通过这些文件来了解功能。
开始动手
安装Flask和Streamlit的依赖项
pip install Flask pip install streamlit 让我们把代码分为两个文件。第一个文件是运行服务器，这样它就可以通过API进行展示。第二个文件是通过Streamlit在网页上显示输出。
在server.py文件中，数据函数被用来执行查询和返回响应。它可以通过使用能够提供深度学习模型或人工智能模型的响应的服务进行修改。
import json from flask import Flask, request, render_template_string app = Flask(__name__) youtube_code = """<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/jDEYYZRWX_Q" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe>""" @app.route("/") def index(): return render_template_string("<h1>Hello, Don't forget to check out my vlog channel<h1> <br>" + youtube_code) @app.route("/check_api") def data(): query = request.args.get("query") if query: response = {"response": "Please Subscribe https://www.youtube.com/@adityamangal98"} json_data = json.dumps(response) return json_data else: response = {} json_data = json.dumps(response) return json_data if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=1111, debug=True) 为了托管API，在终端运行Server.py并保持运行，这样我们就可以在网页上检查API。
python Server.py 它将在http://localhost:1111/check_api，创建API。
现在，请看main.py文件，它将用于运行streamlit库。因为我们要在网页上渲染响应。
import requests import streamlit as st st.title("Input your Query") selector = st.text_area(label="Input Query", value="", height=None, max_chars=None, key=None, help=None, on_change=None, args=None, kwargs=None, placeholder=None, disabled=False, label_visibility="hidden") query_text_sql = selector if st.button("Search", type='primary'): data = requests.get("http://localhost:1111/check_api", params={"query": query_text_sql}).json() output_query = data["response"] st.header("Query Response") st.write(output_query) 要运行main.py，在终端运行以下代码:
streamlit run main.py 
好哇，我们已经创建了一个API。现在，轮到你为深度学习模型或其他查询制作API了。你可以在这里查看我的GitHub repo。
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